m0_61463713的博客

基于物品的协同过滤系统的一般处理过程，分析用户与物品的数据集，通过用户对物品的浏览与否（喜好）找到相似的物品，然后根据用户的历史喜好，推荐相似的物品给目标用户。可以看出，小部分网页类型是与知识、咨询相关的，大部分网页类型是与地区、律师和事务所相关的，这类用户可能是找律师服务的，也可能是“瞎逛”的。数据中存在大量仅浏览一次就跳出的用户，浏览次数在两次及以上的用户的浏览记录更适合推荐，而浏览次数仅一次的用户的浏览记录会进入推荐模型会影响推荐模型的效果，因此需要筛去浏览次数不满两次的用户。

居民在使用家用热水器的过程中，会因为地区气候、不同区域和用户年龄性别差异等原因形成不同的使用习惯。家用企业若能深入了解其产品在不同用户群的使用习惯，开发符合客户需求何时哦那个习惯的功能，就能开拓新市场。本篇文章将依据BP神经网络算法构建洗浴事件识别模型，进而对不同地区的用户的洗浴事件进行识别，然后根据识别结果比较不同客户群提供最合适的个性化产品，改进新产品的智能化研发并制定相应的营销策略。

购物篮分析是商业领域最前沿、最具挑战性的问题之一，也是许多企业重点研究的问题。购物篮分析是通过发现顾客在一次购买行为中放入购物篮中不同商品之间的关联，研究顾客的购买行为，从而辅助零售企业制定营销策略的一种数据分析方法。本篇文章使用 Apriori 关联规则算法实现购物篮分析，发现超市不同商品之间的关联关系，并根据商品之间的关联规则制定销售策略。

企业在面向客户制定运营策略、营销策略时，希望能够针对不同的客户推行不同的策略，实现精准化运营，以期获取最大的转化率。客户关系管理是精准化运营的基础，而客户关系管理的核心是客户分类。通过客户分类，对客户群体进行细分，区别出低价值客户与高价值客户，对不同的客户群体开展不同的个性化服务，将有限的资源合理地分配给不同价值的客户，从而实现效益最大化。 本章将使用航空公司客户数据，结合 RFM 模型，采用 K - Means 聚类算法，对客户进行分群，比较不同类别客户的价值，从而制定相应的营销策略。

根据观测、调查收集到初步的样本数据集后，接下来要考虑的的是：样本数据集的数量和质量是否满足模型构建的要求？有没有出现从未设想过的数据状态？其中有没有明显的规律和趋势？各因素之间有什么样的关联性？ 通过检验数据集的数据质量、绘制图表、计算某些特征量等手段，对样本数据集的结构和规律进行分析的过程就是数据探索。数据探索有助于选择合适数据预处理和构建方法，甚至可以完成一些通常由数据挖掘解决的问题。

随着信息化的发展和科学技术的进步，数据分析与挖掘技术开始得到广泛应用。人们无时无刻不面对着海量的数据，这些海量数据中隐藏着人们所需要的具有决策意义的信息。数据分析与挖掘技术的产生和发展就是帮助人们利用这些数据，并从中发现隐藏的有用的信息。 在此背景下，本文主要运用数据分析与挖掘技术对市财政收人进行分析，挖掘其中隐藏的运行模式，并对未来两年的财政收入进行预测，希望能够帮助政府合理地控制财政收支，优化财源建设，为制定相关决策提供依据。这篇文章采用了ARIMA和灰色预测算法（GM11+SVR）